Matplotlib：使用alpha绘制3d数据

Question

我有3D数据，即data.shape=(N,N,N)。我打算做的是用3D绘制这些数据，使用不同的颜色来反映data[x,y,z]的值。如果某个值低于阈值，我希望此点完全不可见（alpha=0）。所以在这个意义上我正在寻找一个“3D等高线图”。

matplotlib是否可以实现这一点？

感谢您的任何建议。

我使用ListContourPlot3D在mathematica中找到了一个解决方案。如果有相应的matplotlib，请告诉我，谢谢

Answer 1

当然可能，请参见下面的示例，其中3 nxm网格相互重叠。请注意，中间的数据掩盖了某个阈值以上的数据（在这种情况下）。可以使用colormap的cmap.set_bad（）属性来控制alpha。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import mpl_toolkits.mplot3d.art3d as art3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
fig.text(.5,.9, 'Fancy plot', ha='center', size=14)

ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
ax.set_zticklabels([])

cmap=plt.cm.RdYlGn
cmap.set_bad('white', alpha=0)

p = ax.pcolor(x, y, ndvi1data, cmap=cmap)
art3d.poly_collection_2d_to_3d(p, 0)

q = ax.pcolor(x, y, np.ma.masked_where(ndvi2data>100,ndvi2data), cmap=cmap)
art3d.poly_collection_2d_to_3d(q, 5)

o = ax.pcolor(x, y, ndvi3data, cmap=cmap)
art3d.poly_collection_2d_to_3d(o, 10)

ax.set_xlim([x[0,0], x[-1,0]])
ax.set_ylim([y[0,0], y[0,-1]])
ax.set_zlim([0,10])

fig.colorbar(p)